גל יישומי הבינה המלאכותית מתפשט על פני מגזרים רבים בווייטנאם. עסקים רבים משקיעים רבות בצ'אטבוטים, מערכות חיפוש נתונים פנימיות, אוטומציה של תהליכים וניתוח נתונים המופעל על ידי בינה מלאכותית, מתוך ציפייה לייעל עלויות ולהגדיל את הפרודוקטיביות.
אבל מאחורי התמונה התוססת הזו מסתתרת מציאות שכמעט ולא מוזכרת: פרויקטים של בינה מלאכותית יעילים רק בחודשים הראשונים לפני שהם ננטשים בהדרגה. הסיבה לכך היא שלעסקים חסר צוות עם מומחיות מספקת כדי להפעיל, לנטר ולמטב את המערכת לאחר הפריסה.
פריסת בינה מלאכותית נכשלה עקב היעדר אסטרטגיה מבצעית.
עסקים וייטנאמיים רבים ניגשים לבינה מלאכותית בגישה של "נסו את זה". חלקם מיישמים כלים בקנה מידה קטן במחלקות בודדות אך חסרים להם אסטרטגיה כוללת, תכנון נתונים ומטרות ברורות לטווח ארוך.
מנהיגים רבים מבלבלים בין יישום של בינה מלאכותית לבין טרנספורמציה דיגיטלית אמיתית. הכנסת צ'אטבוטים לשירות לקוחות או שימוש בבינה מלאכותית לסיוע בכתיבת תוכן עשויים לתת את הרושם שעסק חדשני, אך זה לא מספיק כדי לבנות תחרותיות בת קיימא אם תהליכי הליבה התפעוליים אינם משתנים.
על פי הדו"ח הגלובלי של מקינזי, QuantumBlack, על מצב הבינה המלאכותית, כ-5% מהארגונים אכן נהנים מהטבות כלכליות משמעותיות וברות קיימא מבינה מלאכותית. הקו המשותף בין ארגונים אלה הוא שהם אינם מתפרסים על פני עשרות פרויקטים בו זמנית, אלא מתמקדים בכמה מטרות אסטרטגיות בעלות הפוטנציאל הגדול ביותר להשפיע על פעילותם העסקית.
בינתיים, עסקים רבים נופלים למלכודת של השקעה ראשונה בטכנולוגיה ולאחר מכן גילוי כיצד ליישם אותה. התוצאה היא שהמערכת מופעלת אך חסרה כוח אדם ייעודי, מדדי ביצועים (KPI) למדידת יעילות ואחריות אופטימיזציה מתמשכת. לאחר ההתרגשות הראשונית, הפרויקט אוזל במהירות.
המכשול הגדול ביותר הוא אנשים.
אחד הפרדוקסים הגדולים ביותר של טרנספורמציה של בינה מלאכותית כיום הוא שעסקים מוכנים להוציא מיליארדי דולרים על תשתיות ותוכנה, אך משקיעים מעט בצוות התפעולי.
על פי המחקר האחרון של קבוצת הייעוץ Bosto, שכותרתו "טרנספורמציה של בינה מלאכותית היא טרנספורמציה של כוח אדם", הצלחת קמפיין בינה מלאכותית מבוססת על נוסחה של 10% אלגוריתמים ממוחשבים, 20% תשתית טכנולוגית ו-70% ארגון מחדש אנושי ושינוי זרימת עבודה. במילים אחרות, בינה מלאכותית אינה מוצר של "קנה ומשחק". כדי שמערכת תפעל ביעילות, היא זקוקה להכשרה מתמשכת, עדכוני נתונים, הערכת תפוקה ועידון כדי להתאים אותה להקשר העסקי האמיתי.
זוהי גם חולשה נפוצה של עסקים וייטנאמיים. עובדים מוכנים לנסות כלים חדשים, אך מנגנוני תפעול פנימיים אינם משתנים בהתאם. מדדי ביצועים מיושנים, תהליכי אישור ישנים וחשיבה ניהולית מיושנת מקשים על שילוב בינה מלאכותית בפעילות היומיומית. כתוצאה מכך, הפער בין הפוטנציאל התיאורטי של בינה מלאכותית לבין התפעול המעשי מתרחב.
עסקים נואשים לעובדים בעלי ניסיון רב הן בטכנולוגיה והן בניהול.
התפוצצות הבינה המלאכותית יוצרת ביקוש עצום בשוק לכוח אדם המסוגל להפעיל מערכות טכנולוגיה ברמה אסטרטגית.
זה כבר לא רק עניין של מתכנתים גרידא. עסקים זקוקים כיום לאנשים שלא רק מבינים טכנולוגיה, אלא גם בעלי יכולת לנתח תהליכים עסקיים, לתכנן תהליכים ולהעריך יעילות תפעולית בעולם האמיתי.
אנשים אלה משמשים כגשר בין צוות ההנדסה למחלקת העסקים, ועוזרים לבינה מלאכותית לעבור מעבר לשלבי "הדגמה" גרידא ולהפוך לכלי לייצור פרודוקטיביות והכנסות.
עסקים רבים מחזיקים בטכנולוגיות עוצמתיות, אך ללא אנשים שישלטו במערכות, הפרויקט יתקשה ליצור ערך לטווח ארוך. לכן, הביקוש להכשרה בניהול ותפעול טכנולוגיות בינה מלאכותית גדל במהירות בשנים האחרונות.
לנוכח המחסור האסטרטגי בכישרונות לעידן הבינה המלאכותית, מכון FSB לניהול וטכנולוגיה (קבוצתFPT ) משיק תוכנית לתואר שני בהנדסת תוכנה המתמקדת בבינה מלאכותית (MSE AI), המתמקדת בתכנון, ניהול ותפעול של מערכות טכנולוגיה בקנה מידה גדול. התוכנית מכוונת למהנדסי תוכנה המעוניינים להתקדם לתפקידים כגון אדריכלי מערכות, ראשי צוותי הנדסה או מנהלי טכנולוגיה.
בניגוד למודלים קצרי טווח של הכשרה מבוססת כלים, תוכנית זו מתמקדת בחשיבה עיצובית מערכות ובניהול מחזור חיי מוצר טכנולוגי, ועוזרת לסטודנטים לעבור מתפקיד של מתכנתים לתפקיד של מתאם מערכות.
מאפיין בולט הוא שהתוכנית משלבת יסודות אקדמיים עם ניסיון מעשי מהמערכת האקולוגית הטכנולוגית של FPT, ומעניקה לסטודנטים את ההזדמנות להשתתף בפרויקטים של יישום בעולם האמיתי במקום רק ללמוד תיאוריה.
למידע נוסף על התוכנית בקרו באתר caohoc.fpt.edu.vn.
(מקור: מכון FSB לניהול וטכנולוגיה)
מקור: https://vietnamnet.vn/that-bai-trong-trien-khai-ai-vi-thieu-nhan-luc-van-hanh-2518152.html
תגובה (0)